Ingresos en la encuesta Casen
Preparación para el análisis de la Casen.
VE-CC
10-01-2020
Abstract
U
Índice
1. Algunos conceptos sobre el Ingreso.
3. Promedios sobre un conjunto de categorías.
4. Regresión logística sobre la probabilidad de ser pobre según ingreso.
Algunos conceptos sobre el Ingreso.
La distribución del ingreso se analiza considerando dos tipos de ingresos: los autónomos y los monetarios.
Los ingresos autónomos corresponden a aquellos que generan los hogares por sus propios medios (sin incorporar las transferencias del Estado) e incluyen por lo tanto los ingresos del trabajo, los ingresos asociados a la posesión de bienes de capital (arriendos, intereses, rentas), aquellos provenientes de jubilaciones y pensiones contributivas, y otros ingresos de origen privado (transferencias de otros miembros de la familia, donaciones). El ingreso autónomo o ingreso primario, se define como todos los pagos que recibe el hogar como resultado de la posesión de factores productivos. Incluye sueldos y salarios, ganancias del trabajo independiente, la autoprovisión de bienes producidos por el hogar, rentas, intereses, pensiones y jubilaciones.
Los ingresos monetarios suman a los ingresos autónomos los subsidios de carácter monetario que distribuye el Estado a través de sus programas sociales. El ingreso monetario corresponde a la suma de los ingresos autónomos que generan los hogares más el conjunto de subsidios monetarios que el Estado transfiere directamente. Respecto de los subsidios monetarios, la Encuesta CASEN recoge información sobre subsidios focalizados y no focalizados. En los subsidios focalizados se incluyen: Pensiones Asistenciales (PASIS), Subsidio Familiar (SUF), Subsidio de Agua Potable (SAP) y los Bonos Chile Solidario. Por otra parte, dentro de los subsidios no focalizados la encuesta recoge información acerca del Subsidio de Cesantía y la Asignación Familiar. En definitiva, el ingreso monetario se define como la suma del ingreso autónomo del hogar y las transferencias monetarias que recibe el hogar desde el Estado.
Ajuste de ingresos
El ajuste de ingresos es realizado por la División de Estadísticas de CEPAL con el objetivo de evaluar la omisión y la subdeclaración de los ingresos reportados por los encuestados. Para esto, CEPAL utiliza la información de Cuentas Nacionales proporcionada por el Banco Central de Chile. La metodología utilizada es la misma que en las versiones anteriores de la Encuesta, lo que asegura la comparabilidad de las estimaciones.
Las variables que trae la Casen 2006 sobre ingreso. Son todos valores en $.
Módulo de ingresos
Ingresos del trabajo: Corresponden a los ingresos que obtienen las personas en su ocupación por concepto de sueldos y salarios, monetarios y en especies, ganancias provenientes del trabajo independiente y la auto-provisión de bienes producidos por el hogar.
Y0101AJ Asalariados principal - Sueldos y salarios monetarios (ajustados) (pesos por mes)
Y0101HAJ Asalariados principal - Sueldos y salarios monetarios en el hogar (ajustado) (pesos por mes)
Previsión: 15 años y más.
YFAMAJ Ingreso por Asignación familiar en las personas (pesos por mes)
YFAMHAJ Ingreso por Asignación familiar en el hogar (pesos por mes)
YJUBAJ Ingreso por pensión de vejez o jubilación (pesos por mes)
YJUBHAJ Ingreso por pensión de vejez o jubilación, en el hogar (pesos por mes)
YVITAJ Ingreso por renta vitalicia (pesos por mes)
YVITHAJ Ingreso por renta vitalicia, en el hogar (pesos por mes)
YINVAJ Ingreso por pensión de invalidez (pesos por mes)
YINVHAJ Ingreso por pensión de invalidez, en el hogar (pesos por mes)
YMONAJ Ingreso por montepío o pensión de viudez (pesos por mes)
YMONHAJ Ingreso por montepío o pensión de viudez, en el hogar (pesos por mes)
YORFAJ Ingreso por pensión de orfandad (pesos por mes)
YORFHAJ Ingreso por pensión de orfandad, en hogar (pesos por mes)
Variables creadas a partir de la encuesta.
Ingresos del trabajo
YOPRAJ Ingreso Ocupación Principal (ajustado) (pesos por mes) Ingreso que obtienen los ocupados en su ocupación principal, ya sea por concepto de trabajo dependiente en el caso de los asalariados, o por concepto de trabajo independiente en el caso de los patrones o empleadores y trabajadores por cuenta propia.
YOPRHAJ Ingreso Ocupación Principal en el hogar (ajustado) (pesos por mes)
YTRABAJ Ingreso del Trabajo (ajustado) (pesos por mes)
YTRABHAJ Ingreso del Trabajo en el hogar (ajustado) (pesos por mes)
Subsidios monetarios
YPASAJ PASIS, Pensión Asistencial (pesos por mes)
YPASHAJ PASIS, Pensión Asistencial en el hogar (pesos por mes)
YBSPSAJ Bonos del Sistema de Protección Social
YBSPSHAJ Bonos del Sistema de Protección Social en el hogar
YSUFAJ SUF, Subsidio Único Familiar
YSUFHAJ SUF, Subsidio Único Familiar en el hogar (pesos por mes)
YCESAJ Subsidio de Cesantía (pesos por mes)
YCESHAJ Subsidio de Cesantía en el hogar (pesos por mes)
Y1814HAJ Subsidio Agua Potable (pesos por mes)
YOTPAJ Otro Subsidio del Estado (pesos por mes)
YOTPHAJ Otro Subsidio del Estado en el hogar (pesos por mes)
YSUBAJ Subsidios monetarios (pesos por mes)
YSUBHAJ Subsidios monetarios en el hogar (pesos por mes)
Otros ingresos
YAUTAJ Ingreso Autónomo (ajustado) (pesos por mes)
YAUTHAJ Ingreso Autónomo del hogar (ajustado) (pesos por mes) Para cada hogar, es la suma de los ingresos autónomos de todos los miembros del hogar, excluido el servicio doméstico puertas adentro.
YTOTAJ Ingreso total (ajustado) (pesos por mes)
YTOTHAJ Ingreso total en el hogar (ajustado) (pesos por mes)
YMONEHAJ Ingreso Monetario del hogar (ajustado) (pesos por mes)
YAIMHAJ Alquiler imputado (ajustado) (pesos por mes)
Fuentes:
1 Casen 2006 Encuesta de Caracterizacion Socioeconomica Nacional. Manual de usuario. Base de datos.
2 SERIE ANÁLISIS DE RESULTADOS DE LA ENCUESTA DE CARACTERIZACIÓN SOCIOECONÓMICA NACIONAL (CASEN 2006) Nº 2 Distribución del Ingreso e Impacto Distributivo del Gasto Social 2006
http://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/casen/casen-documentos.php?c=107&m=2&a=2006
3 http://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/glosario.php
Promedios sobre un conjunto de categorías.
Hemos obtenido las frecuencias con las que aparece cierta combinación de categorías en la población, como por ejemplo, etnia, alfabetismo y sexo por comuna. Por nuestro trabajo, ya sabemos que en la comuna de Aisén, los hombres que vivían en zonas rurales y que tenían 89 años el año 2006 eran 8.
Ahora, en vez de frecuencias necesitamos obtener promedios.
Cobra relevancia conocer el promedio de los Ingresos totales ajustados en pesos por mes YTOTAJ que obtienen ciertas categorías de nuestras búsquedas. Y así deseamos saber el promedio de Ingresos totales ajustados que posee cada una de las categorías definidas por sexo, etnia y alfabetismo en las comunas de Chile para el 2006.
Se deberían generar éstas tablas para todas las definiciones de ingreso.
1 Leemos la data.
dataset2006 <- readRDS("dataset2009.rds")2 Filtramos según nuestros requerimientos y obtenemos 33 registros.
iquique_2006 <- dataset2006[dataset2006$comuna == "iquique ",]
iquique_2006 <- iquique_2006[iquique_2006$sexo == "hombre",]
iquique_2006 <- iquique_2006[iquique_2006$t5 == "aymara",]
iquique_2006 <- iquique_2006[iquique_2006$e1 == "sí",]
iquique_2006## segmento idviv hogar o folio region provincia comuna zona estrato expr_p
## NA NA NA NA NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> NA NA
## expp_p expc_p expr expp expc r0 pco1 sexo edad ecivil nucleo pco2 numper
## NA NA NA NA NA NA <NA> <NA> <NA> NA <NA> NA <NA> NA
## r7 r8 r9 r10a r10b r11a r11b r11c r11d r11e r12 r13a r13b r14 r15
## NA <NA> <NA> <NA> NA NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> <NA>
## r16a r16b r17 r18a r18b r18c r18d r18e r18f r18g r18h e1 e2 e3 e4
## NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## e5 e6 e7c e7t depen e8_rbd e8_dv e8_te e9 e10 e11pbu e11pbt e11pda
## NA <NA> <NA> NA <NA> <NA> NA NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## e11bu e11bt e11bd e11bm e11bda e11mu e11mt e11mda e12a e12b e13t1 e13mb1
## NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> NA
## e13t2 e13mb2 e14 e15c1 e15c2 e16 e17c1 e17c2 o1 o2 o3 o4 o5 o6
## NA <NA> NA <NA> <NA> <NA> NA NA NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## o7 o8 o9 o10 o11 c_o12 c_o13 o14 o15 o16 o17 o18 o19 o20 o21 o22
## NA NA <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA>
## o23 o24 o25 o26 o27 o28 o29 o30 o31 o32 o33 y22ta y22tr1 y22tb
## NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## y22tr2 y23t1 y23tr1 y23m1 y23t2 y23tr2 y23m2 y23t3 y23tr3 y23m3 y23t4 y23tr4
## NA <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> NA <NA> <NA> NA <NA> <NA>
## y23m4 s1 s2a s2b s3a1 s3a2 s3a3 s3b1 s3b2 s4 s5 s6 s7 s8 s9
## NA NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## s10 s11 s12 s13 s14a s14b s14c s14d s15a s15b s15c s15d s16a s16b s16c
## NA <NA> <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA>
## s16d s17a s17b s17c s17d s18a s18b s18c s18d s19a s19b s19c s19d s20a s20b
## NA <NA> NA <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> NA <NA>
## s20c s20d s21 s21a s21b s21c s21d s22 s22a s22b s22c s23 s24a s24b s24c
## NA <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## s25 s26 s27 s28 s29a s29b t1a t1b t1c t2a t2b t2c t3a t3b t3c
## NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## t3d t3e t4 t5 t6 t7 t8 t8cod t9 t9cod t10 t10cod t11 t12
## NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## t13 t14 t15pe t15pa t15me t15ma t16pc t16pt t16mc t16mt t17p t17m t18a t18b
## NA NA <NA> NA NA NA NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## t19a t19b t19c t19d t19e t19f t19g v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7a v7b v7c
## NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> NA <NA> <NA> <NA> NA NA NA
## v7d v7e v7f v7g v7h v8 v9 v10 v11 v12a v12b v13a v13b v14a v14b v15
## NA NA NA NA NA NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## v16 v17 v18 v19 v20 v21 v22 v23a v23b v23c v23d v23e v23f v23g v23h
## NA <NA> <NA> <NA> NA NA <NA> <NA> NA NA NA NA NA NA NA NA
## v24 v25 v26e v26p v26u v27 v28 v29 v30 v31 v32 esc educ asiste activ
## NA <NA> NA NA NA NA <NA> <NA> <NA> NA NA <NA> NA <NA> <NA> <NA>
## rama oficio corte dau daur qaut qautr yopraj yoprhaj ytrabaj ytrabhaj
## NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> NA NA NA NA
## ypensaj ypenshaj ypresaj ypreshaj ysfamaj ysfamhaj y1813haj ycesaj yceshaj
## NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## ybpfeaj ybpfehaj yfamaj yfamhaj ybpfaj ybpfhaj y2003haj yotpaj yotphaj
## NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## yjubaj yjubhaj yvitaj yvithaj yinvaj yinvhaj ymonaj ymonhaj yorfaj yorfhaj
## NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## ysubaj ysubhaj yautaj yauthaj ytotaj ytothaj ymonehaj ypchmon yaimhaj
## NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## yoautaj yoauthaj indmat indsan cviv iai iae hacinami1 gradodis
## NA NA NA <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>nrow(iquique_2006)## [1] 13 Existen unos NA que debemos eliminar y grabemos el resultado, que será con el que vamos a probar nuestro código al final.
data6 <- filter(iquique_2006, rowSums(is.na(iquique_2006)) != ncol(iquique_2006))
nrow(data6)## [1] 0write_xlsx(data6,'data6.xlsx')colnames(iquique_2006)## [1] "segmento" "idviv" "hogar" "o" "folio" "region"
## [7] "provincia" "comuna" "zona" "estrato" "expr_p" "expp_p"
## [13] "expc_p" "expr" "expp" "expc" "r0" "pco1"
## [19] "sexo" "edad" "ecivil" "nucleo" "pco2" "numper"
## [25] "r7" "r8" "r9" "r10a" "r10b" "r11a"
## [31] "r11b" "r11c" "r11d" "r11e" "r12" "r13a"
## [37] "r13b" "r14" "r15" "r16a" "r16b" "r17"
## [43] "r18a" "r18b" "r18c" "r18d" "r18e" "r18f"
## [49] "r18g" "r18h" "e1" "e2" "e3" "e4"
## [55] "e5" "e6" "e7c" "e7t" "depen" "e8_rbd"
## [61] "e8_dv" "e8_te" "e9" "e10" "e11pbu" "e11pbt"
## [67] "e11pda" "e11bu" "e11bt" "e11bd" "e11bm" "e11bda"
## [73] "e11mu" "e11mt" "e11mda" "e12a" "e12b" "e13t1"
## [79] "e13mb1" "e13t2" "e13mb2" "e14" "e15c1" "e15c2"
## [85] "e16" "e17c1" "e17c2" "o1" "o2" "o3"
## [91] "o4" "o5" "o6" "o7" "o8" "o9"
## [97] "o10" "o11" "c_o12" "c_o13" "o14" "o15"
## [103] "o16" "o17" "o18" "o19" "o20" "o21"
## [109] "o22" "o23" "o24" "o25" "o26" "o27"
## [115] "o28" "o29" "o30" "o31" "o32" "o33"
## [121] "y22ta" "y22tr1" "y22tb" "y22tr2" "y23t1" "y23tr1"
## [127] "y23m1" "y23t2" "y23tr2" "y23m2" "y23t3" "y23tr3"
## [133] "y23m3" "y23t4" "y23tr4" "y23m4" "s1" "s2a"
## [139] "s2b" "s3a1" "s3a2" "s3a3" "s3b1" "s3b2"
## [145] "s4" "s5" "s6" "s7" "s8" "s9"
## [151] "s10" "s11" "s12" "s13" "s14a" "s14b"
## [157] "s14c" "s14d" "s15a" "s15b" "s15c" "s15d"
## [163] "s16a" "s16b" "s16c" "s16d" "s17a" "s17b"
## [169] "s17c" "s17d" "s18a" "s18b" "s18c" "s18d"
## [175] "s19a" "s19b" "s19c" "s19d" "s20a" "s20b"
## [181] "s20c" "s20d" "s21" "s21a" "s21b" "s21c"
## [187] "s21d" "s22" "s22a" "s22b" "s22c" "s23"
## [193] "s24a" "s24b" "s24c" "s25" "s26" "s27"
## [199] "s28" "s29a" "s29b" "t1a" "t1b" "t1c"
## [205] "t2a" "t2b" "t2c" "t3a" "t3b" "t3c"
## [211] "t3d" "t3e" "t4" "t5" "t6" "t7"
## [217] "t8" "t8cod" "t9" "t9cod" "t10" "t10cod"
## [223] "t11" "t12" "t13" "t14" "t15pe" "t15pa"
## [229] "t15me" "t15ma" "t16pc" "t16pt" "t16mc" "t16mt"
## [235] "t17p" "t17m" "t18a" "t18b" "t19a" "t19b"
## [241] "t19c" "t19d" "t19e" "t19f" "t19g" "v1"
## [247] "v2" "v3" "v4" "v5" "v6" "v7a"
## [253] "v7b" "v7c" "v7d" "v7e" "v7f" "v7g"
## [259] "v7h" "v8" "v9" "v10" "v11" "v12a"
## [265] "v12b" "v13a" "v13b" "v14a" "v14b" "v15"
## [271] "v16" "v17" "v18" "v19" "v20" "v21"
## [277] "v22" "v23a" "v23b" "v23c" "v23d" "v23e"
## [283] "v23f" "v23g" "v23h" "v24" "v25" "v26e"
## [289] "v26p" "v26u" "v27" "v28" "v29" "v30"
## [295] "v31" "v32" "esc" "educ" "asiste" "activ"
## [301] "rama" "oficio" "corte" "dau" "daur" "qaut"
## [307] "qautr" "yopraj" "yoprhaj" "ytrabaj" "ytrabhaj" "ypensaj"
## [313] "ypenshaj" "ypresaj" "ypreshaj" "ysfamaj" "ysfamhaj" "y1813haj"
## [319] "ycesaj" "yceshaj" "ybpfeaj" "ybpfehaj" "yfamaj" "yfamhaj"
## [325] "ybpfaj" "ybpfhaj" "y2003haj" "yotpaj" "yotphaj" "yjubaj"
## [331] "yjubhaj" "yvitaj" "yvithaj" "yinvaj" "yinvhaj" "ymonaj"
## [337] "ymonhaj" "yorfaj" "yorfhaj" "ysubaj" "ysubhaj" "yautaj"
## [343] "yauthaj" "ytotaj" "ytothaj" "ymonehaj" "ypchmon" "yaimhaj"
## [349] "yoautaj" "yoauthaj" "indmat" "indsan" "cviv" "iai"
## [355] "iae" "hacinami1" "gradodis"4 Por fin obtengamos nuestra media.
mean(iquique_2006$ytotaj, na.rm=TRUE)## [1] NaN5 Verificamos el número 23 de observaciones de nuestro data6 lanzando una tabla de contingencia con nuestras categorías. Despleguemos sólo las primeras 10 filas.
dataset2006 <- readRDS("dataset2009.rds")
m <- table(dataset2006$comuna, dataset2006$e1, dataset2006$sexo,dataset2006$t4)
tabla <- as.data.frame(m)
head(tabla,10)## Var1 Var2 Var3 Var4 Freq
## 1 iquique sí hombre sí 7
## 2 alto hospicio sí hombre sí 10
## 3 pozo almonte sí hombre sí 7
## 4 camiña sí hombre sí 14
## 5 colchane sí hombre sí 9
## 6 huara sí hombre sí 7
## 7 pica sí hombre sí 10
## 8 antofagasta sí hombre sí 10
## 9 mejillones sí hombre sí 10
## 10 sierra gorda sí hombre sí 36 Generalizamos. Desplegamos las 10 primeras filas.
dataset2006 <- readRDS("dataset2017.rds")
promedios_grupales <-aggregate(dataset2006$ymonecorh, by=list(dataset2006$comuna,dataset2006$e1,dataset2006$r3,dataset2006$sexo), FUN = mean , na.rm = TRUE)
head(promedios_grupales,10)## Group.1 Group.2 Group.3 Group.4
## 1 Iquique Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## 2 Alto Hospicio Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## 3 Pozo Almonte Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## 4 Camiña Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## 5 Huara Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## 6 Pica Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## 7 Antofagasta Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## 8 Mejillones Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## 9 Calama Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## 10 San Pedro de Atacama Sí, lee y escribe Aimara Hombre
## mean.dataset2006$ymonecorh
## 1 1286252.0
## 2 821349.5
## 3 526931.7
## 4 689979.0
## 5 750289.4
## 6 846285.1
## 7 1187157.3
## 8 1504625.0
## 9 1336521.5
## 10 400000.07 Verifiquemos con el excel que guardamos. 
Volver
Regresión logística sobre la probabilidad de ser pobre según ingreso.
https://uc-r.github.io/logistic_regression]
dataset2006 <- readRDS("dataset2006.rds")model1 <- glm(dataset2006$corte ~dataset2006$ytotaj, family = "binomial", data = dataset2006)## Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurredsummary(model1)##
## Call:
## glm(formula = dataset2006$corte ~ dataset2006$ytotaj, family = "binomial",
## data = dataset2006)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4.3964 0.0202 0.0963 0.2919 0.5628
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 1.762e+00 1.790e-02 98.40 <2e-16 ***
## dataset2006$ytotaj 2.666e-05 4.271e-07 62.43 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 46508 on 161924 degrees of freedom
## Residual deviance: 36195 on 161923 degrees of freedom
## (106948 observations deleted due to missingness)
## AIC: 36199
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 10Las estimaciones de los coeficientes de la regresión logística caracterizan la relación entre el predictor y la variable de respuesta en una escala log-odds. Entonces, vemos que β1 = -0.00002666, esto indica que una disminución de 1 peso en ytotaj está asociado con un aumento en la probabilidad de ser pobre. Se asocia con un aumento en las probabilidades de ser pobre logarítmico de 0.00002666 unidades.
Podemos interpretar el coeficiente de ytotaj como: por cada aumento de un peso en ytotaj, las probabilidades de no ser pobre aumentan en un factor de 1,00002666.
Podemos medir los intervalos de confianza y la precisión de las estimaciones de los coeficientes calculando sus errores estándar.
β1 tiene un valor p <2e-16, lo que sugiere una relación estadísticamente significativa entre ytotaj y la probabilidad de ser pobre.
dataset2006 %>%
mutate(prob = ifelse(dataset2006$corte == "no pobre", 1, 0)) %>%
ggplot(aes(dataset2006$yauthaj, prob)) +
geom_point(alpha = .15) +
geom_smooth(method = "glm", method.args = list(family = "binomial")) +
ggtitle("Ajuste del modelo de regresión logístico.") +
xlab("ytotaj") +
ylab("Probability of ser pobre")## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'## Warning: Removed 365 rows containing non-finite values (stat_smooth).## Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred## Warning: Removed 365 rows containing missing values (geom_point).